Hareket veri tabanlarında fizik tabanlı benzerlik arama

Abstract

İnsan hareket yakalama verileri, üç boyutlu insan hareketinin karmaşık uzaysal zamansal yapısının sayısal bir temsilidir. Hareket yakalama teknolojilerinin hızlı gelişimi ve bilgisayar grafiği ve animasyonu alanında sıkça kullanılması ile birlikte, bir veri tabanındaki kaydedilmiş hareketlerin yeniden kullanılmasına ilişkin yöntemler, hem verimlilik hem de maliyet nedenleriyle önem kazanmaktadır. Bunun bir sonucu olarak, bir miktar veri kümesindeki benzer hareketlerin tanımlanması ve çıkarılması, veri güdümlü uygulamalar için merkezi önem taşımaktadır. Bu çalışma, hareket yakalama verisine erişim için fizik tabanlı bir benzerlik modeli kurmayı amaçlamaktadır.Hareketin ifade ediliş biçimi, hareket yakalama verisinin etkin ve etkili organizasyonu, sınıflandırılması, analizi ve erişimi amacıyla hareket veri tabanlarının düzenlenmesinde önemli bir temel oluşturmaktadır. Bunun için, insan hareket özellikleri biçiminde hareket yakalama verilerinde bir soyutlama oluşturmak başlıca gereksinim olmaktadır. Bu yaklaşımda, eklem torklarından oluşan fizik tabanlı insan hareket özellikleri tanımlanmaktadır. Fizik tabanlı özellikler yer çekimi, yer tepki kuvvetleri ve kalan vücut parçalarının bir kısım bilgilerini kapalı bir şekilde içermektedir. Bu özellikler, bir insan hareketinin ayırt edici ve düşük boyutlu temsilidir ve orijinal yüksek boyutlu verinin bilgisini korur. Hareket pozlarında benzerlik arama için, hareket verisinden elde edilen düşük boyutlu fizik tabanlı özelliklerle birlikte kd ağaç veri yapısından yararlanılmaktadır. Hareket verilerinin uzaysal ve zamansal hizalama yöntemleri kullanılarak, hareket pozlarında benzerlik arama işlemi hareket veri tabanında benzerlik arama işlemine genişletilmektedir.

Human motion capture data is a digital representation of the complex spatio temporal structure of three dimensional human motion. With the rapid development of motion capturing technologies and the more common use of motion capture data in the field of computer graphics and animation, methods for the reuse of the recorded motions in a database are gaining in importance both for efficiency and cost reasons. As a result of this, the identification and extraction of similar motions within some data set are of central importance for data driven approaches. This work aims to propose a physics based similarity model for retrieval of motion capture data.Motion expression is an important basis of constructing motion databases for purposes of efficient and effective motion capture data organization, classification, analysis and retrieval. For this, it is essential to create an abstraction over motion capture data in the form of human motion features. In this approach, we describe physics based human motion features consist of joint torques. Physics based features implicitly include the gravity, ground reaction forces and some knowledge of the remaining body parts. These features are discriminative and low dimensional representation of a human action which preserves information of the original high dimensional data. We utilize these low dimensional physics based features extracted from motion data with kd tree data structure to search for similar motion poses. Using spatial and temporal alignment methods of motion data, we expand searching for similar motion poses to searching similarities in motion capture data.